설명 가능한 AI(AI)란 무엇인가요?

해석 가능한 인공 지능의 정의 및 핵심 목표

설명 가능한 AI(줄여서 XAI)는 전체 프로그램을 포괄하는 개념, 방법, 기술 및 거버넌스 프레임워크의 집합으로, 그 목표는 머신러닝 시스템, 특히 블랙박스로 간주되는 딥러닝 모델의 의사 결정 과정과 근거를 인간에게 제시하여 투명하고 이해하기 쉽고 의심할 수 있으며 수정할 수 있도록 하는 것입니다. "모델이 어떤 답을 내놓는가"라는 질문에 답할 뿐만 아니라 "왜 이 답을 내놓는가, 어떤 조건에서 답을 바꾸는가, 그 답은 얼마나 신뢰할 수 있는가"라는 질문에도 답할 수 있습니다.

모델의 내부 로직을 최대한 공개하는 투명성, 복잡한 수학적 관계를 사람이 이해할 수 있는 언어, 그래프 또는 예제로 변환하는 해석성, 설명을 통해 사용자의 의심을 줄이고 시스템의 수용성을 높이는 신뢰성, 다양한 배경을 가진 사용자가 자신의 인지 수준에 맞는 설명을 접할 수 있도록 하는 인간 중심 설계 등 4가지가 XAI의 핵심 목표입니다. 설명을 통해 사용자의 의심을 줄이고 시스템 수용성을 향상시키는 신뢰성, 다양한 배경을 가진 사용자가 자신의 인지 수준에 맞는 설명에 접근할 수 있도록 하여 궁극적으로 '기계 독재'가 아닌 '인간과 기계의 공동 지배'를 촉진하는 인간 중심 설계가 그것입니다. 유럽연합의 인공지능 백서에서 "해석에 대한 권리는 디지털 시대의 기본적 인권"이라고 말한 것처럼, XAI는 이 권리를 실현하기 위한 기술적 가교 역할을 합니다.

해석 가능한 인공 지능의 연구 방법 및 기술

• 로컬 해석 방법: LIME(로컬 해석 가능한 모델 무관 설명)은 단일 샘플 근처에서 해석 가능한 선형 모델을 훈련하여 어떤 픽셀, 단어 또는 숫자 특징이 이 예측을 지배하는지 알려주고, SHAP(샤플리 추가 exPlanations)은 게임 이론적 샤플리 값을 기반으로 각 특징의 한계 기여도를 정량화하여 일관성과 로컬 충실도의 균형을 맞춥니다.
• 글로벌 해석 방법: 부분 종속성 플롯(PDP), 누적 국소 효과(ALE) 플롯은 전체 예측 추세에 대한 특징의 평균 효과를 보여주며, 글로벌 SHAP 막대 차트는 전체 샘플에서 다양한 특징의 중요도를 직접 비교할 수 있게 해줍니다.
• 해석 가능한 모델 설계: 일반화된 가산 모델(GAM), 규칙 적합, 해석 가능한 신경망(예: 프로토타입 네트워크)은 훈련 단계에서 '분해 가능한' 구조가 내장되어 있어 사람이 자연스레 쉽게 읽을 수 있습니다.
• 관심도 및 계층 시각화: CNN의 Grad-CAM 히트맵인 Transformer의 관심도 가중치를 통해 연구자들은 '모델이 어디를 보고 있는지'를 레이어별로 추적할 수 있습니다.
• 인과 관계 추론 임베딩: DoWhy 및 CausalForest와 같은 프레임워크를 사용하여 인과 관계 맵과 설명을 결합하고, '관련성 특징이 중요한 것'과 '개입 후 결과의 변화'를 구분하고, 허위 설명을 방지합니다.
• 반대 사실 설명: 반대 사실 생성기는 "소득이 $20,000 증가하면 대출이 승인됩니다"와 같은 비교 설명을 제공하여 사용자가 의사 결정의 경계를 빠르게 파악할 수 있도록 도와줍니다.
• 기호 증류: 딥 네트워크를 판독 가능한 의사 결정 트리 또는 규칙 집합으로 압축하여 정확도를 유지하고 '인쇄 가능한' 논리를 제공합니다.
• 개인정보 보호 인식 해석: 연방 환경에서 SecureSHAP, FedLIME을 사용하여 암호화되거나 파편화된 데이터 조건에도 불구하고 해석을 제공합니다.

해석 가능한 인공 지능의 중요성

• 대중의 신뢰 구축: 대출, 의료 또는 사법과 관련된 AI 결정의 경우, 일반인에게 '이유'를 보여줘야만 '블랙박스 공포'를 없애고 마음속으로 AI 서비스를 받아들이고 사용할 수 있습니다.
• 사회적 위험 감소: 설명 메커니즘은 알고리즘 편향, 데이터 결함 또는 모델 취약성을 조기에 발견하여 잘못된 결정의 대규모 확산을 방지하고 사회적, 경제적 손실을 줄일 수 있습니다.
• 규제 및 규정 준수 기반 마련: 전 세계 각국은 '해석 가능성'을 법으로 규정하고 있으며(GDPR, CCPA, 중국 개인정보보호법), 해석 가능성이 부족한 제품은 판매할 수 없거나 막대한 벌금을 물게 될 것입니다.
• 공정성과 책임성 증진: 투명한 의사 결정 논리를 통해 피해자는 차별을 증명할 수 있고 개발자는 문제가 있는 연결 고리를 찾아내어 '실수한 사람이 책임진다'는 폐쇄형 거버넌스를 달성할 수 있습니다.
• 기술 반복 가속화: 개발자는 설명 피드백을 통해 모델의 약점을 빠르게 발견하여 '오류 사례'에서 '모델 업그레이드'로 이어지는 주기를 단축하고 전체 AI 시스템의 안정성을 개선할 수 있습니다.
• 디지털 리터러시 교육 활성화: 비기술적인 사용자도 AI 로직을 이해할 수 있도록 해석하여 전체 인구의 데이터 리터러시 향상을 위한 실제 교재가 될 수 있으며, '기술 격차'를 좁힐 수 있습니다.

해석 가능한 AI를 위한 애플리케이션 시나리오 및 산업 사용 사례

• 금융 신용: Ant Group의 AntShield 플랫폼은 SHAP을 사용하여 개인 신용 점수를 해석하고 신용 대출이 거절된 사용자에게 '연체 기록' 및 '부채 비율'과 같은 주요 요소를 표시하여 불만 사항이 27% 감소했습니다. 불만 비율이 271% 감소했습니다.
• 의료 영상: 텐센트 포레이징, 폐 결절 탐지에 Grad-CAM++ 통합, 의심스러운 부위 강조, 3차 병원 임상 시험에서 의사의 진단 누락률 181% 감소 보여.
• 자율주행: 바이두 아폴로는 '횡단보도 감지'를 기반으로 한 LIDAR 포인트 클라우드와 카메라 히트 맵을 시험 차량의 실내 화면에 실시간으로 표시하여 안전 담당자의 인수인계 효율성을 높입니다.
• 채용 심사: LinkedIn의 공정 채용 통역사는 지원자에게 '파이썬 기술 부족'이 탈락으로 이어진다는 점을 설명하고, 학습 리소스를 제공하며, 지원자의 만족도를 221%까지 높입니다.
• 지능형 법원: 베이징 인터넷 법원의 '선고 지원 AI'는 판사가 판결문 작성 시 직접 인용할 수 있는 '이전 유죄 판결 횟수'와 '반성하는 태도'의 가중치를 나열합니다.
• 산업용 예측 유지보수: '베어링 온도 급상승'에 대한 '윤활 부족'에 대한 지멘스 마인드스피어의 SHAP 설명으로 현장 수리 시간이 351 TP3T 단축됩니다.
• 정밀 농업: DJI 식물 보호 드론은 작물 질병 식별 인터페이스에서 질병이 발생한 핫존을 표시하고, 농부들은 지도에 따라 살포할 수 있으며, 농약 사용량은 20% 감소합니다.
• 공공 혜택: 미국 캘리포니아주는 해석 가능한 모델을 사용하여 임대 보조금을 지급하고 있으며, 주민들은 웹사이트에 개인 정보를 입력하여 "지역 중위소득 60% 이하"라는 문구를 확인할 수 있어 투명성이 크게 향상되었습니다.

해석 가능한 인공 지능의 장점과 가치

• 사용자 신뢰도 향상: Microsoft 연구에 따르면 은행 고객이 설명 가능한 위험 점수를 받았을 때 AI 서비스에 대한 신뢰도가 581 TP3T에서 811 TP3T로 상승했습니다.
• 형평성 및 책임성 증진: 해석 가능성은 인종의 대리 변수인 '우편번호'를 감지하여 편견을 적시에 제거하고 규정 준수 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.
• 오류 전파 감소: 의사는 XAI 발견 모델을 기반으로 '금속 인공물'을 '골절'로 수정하여 오진을 피할 수 있습니다.
• 규제 요건 충족: EU GDPR 22조, 미국 ECOA, 중국 개인정보 보호법은 모두 '의미 있는 정보'를 제공하기 위해 자동화된 의사 결정을 요구합니다.
• 지속적인 개선 지원: 개발자는 글로벌 해석을 통해 '연령'의 가중치가 비정상적으로 높은 것을 발견하고 역추적하여 데이터 유출을 찾아내고 신속하게 수정했습니다.
• 비전문가 역량 강화: 시각적 대시보드를 사용하면 비즈니스 관리자가 프로그래밍 없이도 모델을 읽을 수 있어 의사 결정 체인을 단축할 수 있습니다.
• 브랜드 평판 강화: 보고서를 공개적으로 설명하는 기업은 공개 설문조사에서 평균 '신뢰도' 등급이 동종 업계에 비해 151% 높습니다.

해석 가능한 인공 지능의 과제와 한계

• 정확성과 투명성의 상충 관계: 해석 가능한 모델은 블랙박스보다 정확도가 약간 떨어지는 경향이 있으며, 조직은 '성과 불안'에 직면하게 됩니다.
• 계산 오버헤드: 딥셰이프는 수백만 개의 기능이 있는 시나리오에서 몇 분이 걸리기 때문에 실시간 트랜잭션에 대한 수요를 충족할 수 없습니다.
• 사용자 다양성: 같은 설명이라도 전문가와 초보자는 매우 다른 이해를 하게 되므로 여러 단계로 나누어 설명해야 합니다.
• 적대적 공격: 공격자는 공개된 설명을 기반으로 적대적 샘플을 구성하여 설명이 여전히 합리적으로 보이지만 모델이 잘못 분류하도록 합니다.
• 규정의 세분화: 유럽, 미국, 아시아 태평양 지역에서 '적절한 설명'에 대한 정의가 다르고 다국적 제품에 대한 여러 규정 준수 프로그램의 필요성.
• 문화적, 언어적 차이: 중국어 관용구, 아랍어 오른쪽을 향한 글씨 등은 현지에서 시각화해야 하며, 그렇지 않으면 설명에 실패합니다.

해석 가능한 인공 지능을 위한 기술 도구 및 오픈 소스 프레임워크

• AI 설명성 360(IBM): LIME, SHAP, 대조적 설명 등 10가지 이상의 알고리즘을 통합하고 Python 및 R을 지원합니다.
• Microsoft Interpret: 블랙박스 통역기 및 기본 제공 대시보드 시각화 기능을 갖춘 Glassbox 통역 가능 모델을 제공합니다.
• Google What-If 도구: TensorBoard 내에서 기능 값을 드래그 앤 드롭으로 수정하고, 예측된 변화를 실시간으로 볼 수 있어 교육용 데모에 적합합니다.
• Captum(PyTorch): 통합 그라디언트, 딥리프트, 레이어 컨덕턴스 등 30개 이상의 해석 알고리즘을 지원합니다.
• 알리바이(Python): 로컬 및 카운터팩츄얼 해석, 기본 제공 CFProto, 카운터팩츄얼RL에 중점을 둡니다.
• InterpretML(Microsoft): 설명 가능한 부스팅 머신(EBM)과 같은 해석 가능한 모델을 SHAP과 통합하여 통합 API를 제공합니다.
• 페어런 + SHAP 콤보: 먼저 페어런으로 편향성을 감지한 다음, SHAP으로 편향성을 유발하는 특징을 찾아냅니다.
• ONNX 설명 가능한 AI: 플랫폼 간 배포를 위해 설명 알고리즘을 이식 가능한 형식으로 캡슐화합니다.
• R 언어 iml, DALEX 패키지: 통계학자에게 R 생태와 원활하게 작동하는 해석 도구를 제공합니다.
• 시각화 플러그인: Plotly Dash, Streamlit은 클릭 한 번으로 대화형 설명 대시보드를 생성하여 프런트엔드 개발의 문턱을 낮출 수 있습니다.

해석 가능한 인공 지능의 미래 트렌드와 방향성

• 인과적 해석 가능성: "치료 계획을 변경하면 생존율이 얼마나 증가할 것인가"라는 인과적 질문과 답변을 얻기 위해 DoWhy, CausalForest 및 인터프리터를 심층적으로 결합합니다.
• 빅 모델 자가 해석: GPT-4, PaLM 2 Chain-of-Thought를 통해 자체 생성된 자연어 해석으로 수동 후처리를 줄입니다.
• 연합 및 프라이버시 컴퓨팅 해석: 연합 학습 및 동형 암호화 환경에서는 "데이터는 도메인을 벗어나지 않지만 해석은 여전히 가능하다"는 것을 실현하기 위해 SecureSHAP과 FedLIME이 개발되었습니다.
• 실시간 경량 통역: 지식 증류, 정량화 및 에지 GPU를 사용하여 통역 지연 시간을 밀리초로 압축하고 모바일에서 실시간 상호 작용을 지원합니다.
• 인간과 기계의 공동 창작: AI가 인간 전문가와 협력하여 기계의 정확성과 인간의 맥락을 결합하여 신뢰도를 높이는 보고서를 작성합니다.
• 언어 간 문화 적응: 동아시아, 라틴 아메리카, 아프리카의 맥락에서 동일한 해석을 자동으로 현지화하기 위한 플러그형 문화 말뭉치 개발.
• 친환경 해석: GPU의 추가 탄소 배출을 줄이고 '투명하고 지속 가능한' AI 생태계를 실현하기 위한 저에너지 해석 알고리즘에 대한 연구입니다.
• 공식 검증: TLA+, Coq 등과 같은 정리 증명자를 사용하여 해석된 논리를 공식적으로 검증하여 논리에 결함이 없는지 확인합니다.
• 양자 해석 가능성: 양자 머신러닝의 부상과 함께 양자 회로를 시각화하고 해석하는 방법을 살펴보고 차세대 기술을 미리 준비하세요.